1,引言
在Python网络爬虫内容提取器一文我们详细讲解了核心部件:可插拔的内容提取器类gsExtractor。本文记录了确定gsExtractor的技术路线过程中所做的编程实验。这是第一部分,实验了用xslt方式一次性提取静态网页内容并转换成xml格式。
2,用lxml库实现网页内容提取
lxml是python的一个库,可以迅速、灵活地处理 XML。它支持 XML Path Language (XPath) 和 Extensible Stylesheet Language Transformation (XSLT),并且实现了常见的 ElementTree API。
这2天测试了在python中通过xslt来提取网页内容,记录如下:
2.1,抓取目标
假设要提取集搜客官网旧版论坛的帖子标题和回复数,如下图,要把整个列表提取出来,存成xml格式
2.2,源代码1:只抓当前页,结果显示在控制台
Python的优势是用很少量代码就能解决一个问题,请注意下面的代码看起来很长,其实python函数调用没有几个,大篇幅被一个xslt脚本占去了,在这段代码中,只是一个好长的字符串而已,至于为什么选择xslt,而不是离散的xpath或者让人挠头的正则表达式,请参看Python即时网络爬虫项目启动说明,我们期望通过这个架构,把程序员的时间节省下来一大半。
可以拷贝运行下面的代码(在windows10, python3.2下测试通过): from urllib import request
from lxml import etree
url="http://www.gooseeker.com/cn/forum/7"
conn = request.urlopen(url)
doc = etree.HTML(conn.read())
xslt_root = etree.XML("""\
<xsl:stylesheet version="1.0" xmlns:xsl="http://www.w3.org/1999/XSL/Transform" >
<xsl:template match="/">
<列表>
<xsl:apply-templates select="//*[@id='forum' and count(./table/tbody/tr[position()>=1 and count(.//*[@class='topic']/a/text())>0])>0]" mode="列表"/>
</列表>
</xsl:template>
<xsl:template match="table/tbody/tr[position()>=1]" mode="list">
<item>
<标题>
<xsl:value-of select="*//*[@class='topic']/a/text()"/>
<xsl:value-of select="*[@class='topic']/a/text()"/>
<xsl:if test="@class='topic'">
<xsl:value-of select="a/text()"/>
</xsl:if>
</标题>
<回复数>
<xsl:value-of select="*//*[@class='replies']/text()"/>
<xsl:value-of select="*[@class='replies']/text()"/>
<xsl:if test="@class='replies'">
<xsl:value-of select="text()"/>
</xsl:if>
</回复数>
</item>
</xsl:template>
<xsl:template match="//*[@id='forum' and count(./table/tbody/tr[position()>=1 and count(.//*[@class='topic']/a/text())>0])>0]" mode="列表">
<item>
<list>
<xsl:apply-templates select="table/tbody/tr[position()>=1]" mode="list"/>
</list>
</item>
</xsl:template>
</xsl:stylesheet>""")
transform = etree.XSLT(xslt_root)
result_tree = transform(doc)
print(result_tree)
源代码下载地址请见文章末尾的GitHub源。
2.3,抓取结果
得到的抓取结果如下图:
2.4,源代码2:翻页抓取,结果存入文件
我们对2.2的代码再做进一步修改,增加翻页抓取和存结果文件功能,代码如下: from urllib import request
from lxml import etree
import time
xslt_root = etree.XML("""\
<xsl:stylesheet version="1.0" xmlns:xsl="http://www.w3.org/1999/XSL/Transform" >
<xsl:template match="/">
<列表>
<xsl:apply-templates select="//*[@id='forum' and count(./table/tbody/tr[position()>=1 and count(.//*[@class='topic']/a/text())>0])>0]" mode="列表"/>
</列表>
</xsl:template>
<xsl:template match="table/tbody/tr[position()>=1]" mode="list">
<item>
<标题>
<xsl:value-of select="*//*[@class='topic']/a/text()"/>
<xsl:value-of select="*[@class='topic']/a/text()"/>
<xsl:if test="@class='topic'">
<xsl:value-of select="a/text()"/>
</xsl:if>
</标题>
<回复数>
<xsl:value-of select="*//*[@class='replies']/text()"/>
<xsl:value-of select="*[@class='replies']/text()"/>
<xsl:if test="@class='replies'">
<xsl:value-of select="text()"/>
</xsl:if>
</回复数>
</item>
</xsl:template>
<xsl:template match="//*[@id='forum' and count(./table/tbody/tr[position()>=1 and count(.//*[@class='topic']/a/text())>0])>0]" mode="列表">
<item>
<list>
<xsl:apply-templates select="table/tbody/tr[position()>=1]" mode="list"/>
</list>
</item>
</xsl:template>
</xsl:stylesheet>""")
baseurl = "http://www.gooseeker.com/cn/forum/7"
basefilebegin = "jsk_bbs_"
basefileend = ".xml"
count = 1
while (count < 12):
url = baseurl + "?page=" + str(count)
conn = request.urlopen(url)
doc = etree.HTML(conn.read())
transform = etree.XSLT(xslt_root)
result_tree = transform(doc)
print(str(result_tree))
file_obj = open(basefilebegin+str(count)+basefileend,'w',encoding='UTF-8')
file_obj.write(str(result_tree))
file_obj.close()
count += 1
time.sleep(2)
我们增加了写文件的代码,还增加了一个循环,构造每个翻页的网址,但是,如果翻页过程中网址总是不变怎么办?其实这就是动态网页内容,下面会讨论这个问题。
3,总结
这是开源Python通用爬虫项目的验证过程,在一个爬虫框架里面,其它部分都容易做成通用的,就是网页内容提取和转换成结构化的操作难于通用,我们称之为提取器。但是,借助GooSeeker可视化提取规则生成器MS谋数台 ,提取器的生成过程将变得很便捷,而且可以标准化插入,从而实现通用爬虫,在后续的文章中会专门讲解MS谋数台与Python配合的具体方法。
4,接下来阅读
本文介绍的方法通常用来抓取静态网页内容,也就是所谓的html文档中的内容,目前很多网站内容是用javascript动态生成的,一开始html是没有这些内容的,通过后加载方式添加进来,那么就需要采用动态技术,请阅读Python爬虫使用Selenium+PhantomJS抓取Ajax和动态HTML内容。
5,集搜客GooSeeker开源代码下载源
- GooSeeker开源Python网络爬虫GitHub源
6,文档修改历史
- 2016-05-26:V2.0,增补文字说明;把更新的代码补充了进来
- 2016-05-29:V2.1,增加最后一章源代码下载源
若有疑问可以或 |